python调用api接口代码 python调用api技巧

优化Python API调用响应缓慢的方法包括：1. 使用会话对象重用TCP连接，减少握手开闸；2. 在请求中添加Accept-Encoding：启用GZIP压缩，减少传输量；3. 通过ThreadPoolExecutor并发发送请求替换字符串，提高多接口调用效率；4. 设置合理的参数，例如timeout=(3), 10)，避免长时间请求；5. 使用functools.lru_cache缓存高频请求结果，减少网络重复。

如果您在使用Python调用API接口时遇到响应缓慢的问题，可能是由于网络延迟、频繁请求或缓存机制使用不当造成的。通过优化请求方法和调整程序结构，可以显著提高访问速度。以下是一些实用的优化技巧：1. 使用连接池重用TCP连接

频繁创建和关闭连接会消耗大量时间。 1、导入请求库中的 Session 对象，它默认支持连接池。2、创建一个 Session 实例，并用它来发送所有请求。现在就来学习“Python 免费学习笔记（深入版）”；3、确保在程序结束前不要关闭会话，以最大程度地提高连接重用效果。 2、启用 GZIP 数据传输压缩

服务器支持 GZIP 压缩，启用此功能可以大幅减小响应体的大小，从而加快传输速度。

1、在请求头中添加 Accept-Encoding 字段，声明支持 gzip。

2、发送请求后，检查响应头 Content-Encoding 是否为 gzip。

3、使用请求库时，无需手动解压缩，库会自动处理压缩内容。三、并发请求代替串行调用

当需要调用多个独立的 API 时，串行执行效率较低。使用并发方法可以同时发起多个请求，缩短整体时间消耗。

1、使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor。

2、将每个 API 请求封装到一个函数中，并将其提交给执行器。

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3、收集返回结果并进行后续处理。

4、注意最大限度的控制，避免被目标服务器针对。

四、合理设置超时参数

未设置超时可能导致请求长时间挂起，拖慢整个进程。合理设置超时有助于快速失败并释放资源。

1、调用 requests.get() 或 post() 时指定超时参数。

2、建议将连接超时和读取超时分为两个阶段，例如 timeout=(3, 10) 表示 3 秒后断开连接，10 秒内完成响应。

3、避免设置过长或无限等待时间，防止线程堆积。请求函数已打包。

2、合理设置最大缓存量和过期时间。

3、敏感数据或实时数据等需要大量缓存的信息不能缓存，以免信息无法被缓存。